Tezde Python
Veri Analizi Yaptırma

Sürecimiz 5 adımdan oluşur: (1) Ön Değerlendirme & Veri Keşfi (EDA): Ham veri setiniz, araştırma sorularınız ve hipotezleriniz uzman veri bilimcimizce incelenir. (2) Veri Ön İşleme (Preprocessing): Eksik verilerin tamamlanması (imputation), uç değerlerin (outliers) tespiti, normalizasyon ve kodlama (encoding) yapılır. (3) Modelleme: Pandas, Scikit-Learn veya PyTorch ile amaca uygun algoritmalar (regresyon, sınıflandırma, kümeleme, zaman serisi, derin öğrenme vb.) kurulur. (4) Model Doğrulama: Cross-Validation, AUC-ROC, F1-Score, RMSE gibi metriklerle model güvenirliği test edilir. (5) Raporlama & Teslimat: Yorum satırlı Jupyter Notebook (.ipynb), 300 DPI grafikler ve APA 7 standardında Word bulgular raporu teslim edilir.

Geniş bir yelpazede hizmet sunuyoruz: (1) Makine Öğrenmesi: Random Forest, XGBoost, LightGBM, Destek Vektör Makineleri (SVM), Lojistik Regresyon, K-Means Kümeleme. (2) Derin Öğrenme: CNN, RNN, LSTM, Transformer (PyTorch/TensorFlow). (3) Doğal Dil İşleme (NLP): Metin madenciliği, BERT/VADER ile duygu analizi, LDA konu modelleme. (4) Zaman Serileri: ARIMA, SARIMA, Prophet tahminleme. (5) İleri İstatistik: Çok değişkenli analizler, Monte Carlo simülasyonları ve A/B testleri.

Teslimat paketiniz şunları içerir: (1) Tamamen çalışır durumda, temiz ve adım adım Türkçe açıklamalı Jupyter Notebook (.ipynb) ve Python scriptleri (.py), (2) Enstitünüzün tez yazım kılavuzuna ve APA 7 formatına harfiyen uyarlanmış, tablolaştırılmış ve akademik dille yorumlanmış Word formatında "Bulgular ve Tartışma" bölümü, (3) Tezinize doğrudan basabileceğiniz 300 DPI yüksek çözünürlüklü grafikler (Seaborn, Matplotlib, Plotly), (4) Kütüphane sürümlerini içeren requirements.txt dosyası.

Kendi bilgisayarınızda herhangi bir yazılım kurmanıza gerek yoktur. Tüm analizleri Google Colab veya bulut tabanlı Jupyter ortamlarında tek tıkla tarayıcınızdan açıp çalıştırabileceğiniz şekilde yapılandırıyoruz. Ayrıca tezinize yapıştırmanız için tüm sonuçlar, tablolar ve grafikler Microsoft Word belgesi olarak eksiksiz teslim edilir.

Tez Yazdırma ORG olarak tez savunmanız tamamlanana kadar çalışmamızın arkasındayız. Danışman hocanızın ya da jürinizin talep edebileceği yeni model karşılaştırmaları (baseline comparison), hiperparametre optimizasyonu (GridSearchCV/Optuna) veya metin düzeltmeleri ücretsiz revizyon garantimiz kapsamında ek hiçbir ücret talep edilmeksizin ivedilikle gerçekleştirilir.

Analiz teslimatının ardından uzman veri bilimcimizle 1’e 1 online canlı brifing gerçekleştiriyoruz. Bu görüşmede kod bloklarının mantığı, p-değerleri, AUC-ROC eğrileri, model seçim gerekçeleri ve jüri hocalarından gelebilecek tipik metodolojik sorular tek tek aktarılır. Böylece savunmaya tam hakimiyetle girersiniz.

Evet. Analizin en kritik adımı veri temizleme (data cleaning) ve öznitelik mühendisliğidir (feature engineering). Eksik verilerin istatistiksel atanması (KNN Imputer, Mean/Median), kategorik değişkenlerin dönüştürülmesi (One-Hot / Label Encoding), uç değer analizi (IQR, Z-score) ve standardizasyon işlemleri eksiksiz yürütülür.

Tüm Python kodları tezinizin araştırma hipotezlerine özel olarak sıfırdan yazılır. Hazır şablon ya da doğrulanmamış yapay zeka kodları kesinlikle kullanılmaz. Rapor metni tamamen özgün akademik üslupla kaleme alınır ve Turnitin / intihal taramasından geçirilerek sıfır intihal güvencesiyle teslim edilir.

Ücretlendirme; veri setinin büyüklüğü (satır/sütun sayısı), uygulanacak algoritmaların karmaşıklığı (temel istatistik vs. derin öğrenme / büyük dil modelleri), istenen görselleştirme derinliği ve teslim süresine göre şeffafça belirlenir. Aşamalı ödeme takvimiyle (ön ödeme ve ara teslimat onaylarıyla) güvenli banka havalesi/EFT ile ödeme kolaylığı sağlanır.

KVKK (Kişisel Verilerin Korunması Kanunu) ve akademik etik kurul kurallarına %100 uyum sağlıyoruz. Talep etmeniz halinde taraflar arasında resmi Gizlilik Sözleşmesi (NDA) imzalanır. Veri setiniz üçüncü şahıslarla asla paylaşılmaz ve teziniz onaylandıktan sonra tüm kopyalar güvenli şekilde sunucularımızdan imha edilir.

Araştırmanız derinlemesine mülakat, odak grup görüşmesi, açık uçlu sorular veya doküman analizine dayanıyorsa ya da karma yöntem (mixed methods) içeriyorsa, Python yerine veya Python ile birlikte MAXQDA yazılımını kullanmanızı öneriyoruz. Kurumumuz bünyesindeki Tezde MAXQDA Veri Analizi Yaptırma hizmetimizi inceleyerek nitel tematik kodlama ve MAXMaps modelleme desteği de alabilirsiniz.

Evet. Daha önce SPSS veya R ile yapılmış ancak jüri tarafından makine öğrenmesi, derin öğrenme ya da daha gelişmiş görselleştirmeler talep edilmiş çalışmaları Python ortamına aktarabilir; sonuçları doğrulamak için çapraz testler yürütebiliriz.

Evet. Size sunulan teslimat, ham kod çıktısı değil; üniversitenizin enstitü yazım kurallarına (APA 7, IEEE vb.) harfiyen uyarlanmış, her bir tablosu ve figürü numaralandırılmış, hipotez test sonuçları akademik literatüre uygun cümlelerle yorumlanmış hazır bir "Dördüncü Bölüm: Bulgular ve Tartışma" metnidir.

Python Pandas kütüphanesi tüm popüler veri formatlarını destekler. Verilerinizi .xlsx, .xls, .csv, .tsv, .json, .parquet, .sql veya doğrudan metin dosyaları halinde Google Drive, WeTransfer ya da doğrudan WhatsApp üzerinden bize ulaştırabilirsiniz.